certain
发表于 2025-3-25 04:47:29
Springer-Lehrbuchhttp://image.papertrans.cn/s/image/861557.jpg
patriot
发表于 2025-3-25 09:44:36
https://doi.org/10.1007/978-3-642-59099-3ANOVA; Bayes-Inferenz; Korrelation; Lagemaß; Median; Mittelwert; Modalwert; Normalverteilung; Poisson-Vertei
beta-cells
发表于 2025-3-25 12:36:59
,Schätztheorie,Die statistische Schätzung ist ein Teilgebiet des statistischen Schliessens, bzw. der statistischen Inferenz. Die statistische Inferenz besteht aus 3 grossen Hauptgebieten:
朴素
发表于 2025-3-25 18:56:51
Bayes-Normalverteilungsmodelle,Neben der klassischen Schätztheorie gibt es die sogenannte Bayes’sche Schätztheorie als Teilgebiet der Bayes’schen Inferenz. Die Bayes’schen Modelle für Stichprobenschlüsse bauen auf dem bekannten Satz von Bayes aus der Wahrscheinlichkeitsrechnung auf.
transdermal
发表于 2025-3-25 22:43:51
http://reply.papertrans.cn/87/8616/861557/861557_25.png
并置
发表于 2025-3-26 00:42:54
Hypothesen-Tests,Gegeben sei eine Zufallsstichprobe {.,…,.} aus einer Grundgesamtheit, die normalverteilt ist
BUST
发表于 2025-3-26 06:37:59
http://reply.papertrans.cn/87/8616/861557/861557_27.png
Bureaucracy
发表于 2025-3-26 09:54:27
Bestimmung des Stichprobenumfanges,Modellübersicht:.Durch Vorgabe einer gewünschten Breite eines Konfidenzintervalles lässt sich zu jedem gegebenen Niveau die erforderliche Stichprobengrösse . berechnen. Daher gehen wir bei der Planung des Stichprobenumfangs von dem jeweiligen Konfidenzintervall der Schätztheorie aus.
NIB
发表于 2025-3-26 16:28:21
Varianzanalyse,Die Ein-Weg-Varianzanalyse wird in der englischen Literatur als One-Way Analysis Of Variance bezeichnet. Diese einfache Varianzanalyse dient zum Testen der Hypothese, ob sich die Mittelwerte von . normalverteilten Gruppen unterscheiden. Die Ein-Weg-. kann damit als Erweiterung des .—Tests von 2 auf . Gruppen angesehen werden.
jarring
发表于 2025-3-26 20:40:58
Trendmodelle,Eine wichtige Anwendung von Regressionsmodellen sind die Prognosen zukünftiger Beobachtungen. Da im Regressionsmodell die .-Variable als bekannt vorrausgesetzt wird, erfolgt die Prognose von . mit Hilfe eines bekannten .-Wertes. Dies ist am leichtesten bei Trendmodellen von Zeitreihen, wo die unabhängige Variable die Zeit ist, durchzuführen.